基于机器视觉的煤矸智能识别系统研究  

Research on Coal Gangue Intelligent Identification System Based on Machine Vision

作　　者：任建慧 冯彦军 Ren Jianhui;Feng Yanjun(Buertai Coal Mine,CHN Energy Shendong Coal Group Co.,Ltd.,Ordos 017200,China;CCTEG Coal Mining Research Institute Co.,Ltd.,Beijing 100013,China;Tiandi Science and Technology Co.,Ltd.,Beijing 100013,China;SHCCIG Caojiatan Mining Co.,Ltd.,Yulin 719100,China)

机构地区：[1]国能神东煤炭集团有限责任公司布尔台煤矿,内蒙古鄂尔多斯017200 [2]中煤科工开采研究院有限公司,北京100013 [3]天地科技股份有限公司,北京100013 [4]陕西陕煤曹家滩矿业有限公司,陕西榆林719100

出　　处：《煤矿机械》2024年第11期194-196,共3页Coal Mine Machinery

基　　金：国家重点研发计划项目(2023YFC2907502);陕西陕煤曹家滩矿业有限公司项目(KCYJY-2023-ZD-02);天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2023-TD-ZD003-003)。

摘　　要：自动化的煤矸识别对于提升分拣效率及改善工作环境至关重要。提出了一种基于机器视觉的煤矸智能识别系统,采用加权平均及双边滤波算法对煤矸图像进行预处理,随后采用灰度方差和惯性矩均值进行煤矸特征的提取,最后利用最小二乘支持向量机(LSSVM)进行煤矸智能识别。试验结果表明,煤矸识别的准确率大于97%。Automated identification of coal gangue is crucial for improving sorting efficiency and enhancing working conditions.Proposed a coal gangue intelligent identification system based on machine vision,which preprocesses coal gangue images by using weighted averaging and bilateral filtering algorithms,subsequently gray variance and inertia moment mean are utilized for coal gangue feature extraction,finally carries out the intelligent coal gangue recognition by using least squares support vector machine(LSSVM).The experimental results show that the accuracy of coal gangue identification exceeds 97%.

关 键 词：煤矸识别 机器视觉 LSSVM 灰度方差 

分 类 号：TD67[矿业工程—矿山机电]